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floret

将fastText和Bloom嵌入结合的紧凑词向量生成工具

floret是fastText的扩展版本,结合fastText的子词技术和Bloom嵌入,为任意词生成紧凑的全覆盖向量。通过将词和子词哈希存储在同一表中,大幅减少存储空间。支持训练词嵌入和文本分类模型,提供Python接口,生成的向量可轻松导入spaCy等NLP库。作为一个高效的文本处理工具,floret在保持fastText优点的同时,提供了更紧凑的词向量表示方法。

jina-bert-flash-implementation - 将BERT与Flash-Attention结合的高效模型实现
BERTFlash-AttentionGPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型配置深度学习
本项目展示了一种将Flash-Attention技术与BERT模型相结合的实现方案。内容涵盖了依赖安装指南、参数配置说明和性能优化策略。核心功能包括Flash Attention的应用、局部注意力窗口的实现以及稀疏序列输出。此外,项目还引入了多项可调节的配置选项,如融合MLP和激活检查点,以适应各种训练环境和硬件条件。该实现的目标是提高BERT模型在处理大规模数据集时的训练效率和内存利用率。
Embedefy - 高效嵌入向量生成平台助力多元AI应用增强
AI工具AI应用Embedefy向量空间嵌入数据表示
Embedefy是一个专业的嵌入向量生成平台,旨在简化AI应用的增强过程。该平台采用开源模型,支持用户灵活切换至自有基础设施。Embedefy广泛适用于检索增强生成(RAG)、模型微调、语义搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等领域。通过提供API和PostgreSQL扩展,Embedefy使嵌入向量功能能够无缝集成到应用程序和数据库中,为AI开发提供强大支持。Embedefy提供高性价比的嵌入向量生成服务,特别适合处理大规模数据集,为各类AI项目提供高效、经济的解决方案。
nomic-embed-text-v1.5 - 先进的文本嵌入模型用于语义分析和相似度计算
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1.5是一款文本嵌入模型,专注于文本向量化和语义相似度计算。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度评估等多项自然语言处理任务中表现优异。虽主要针对英语文本,但也支持多语言处理。在MTEB基准测试中的出色表现凸显了其在实际应用中的广泛潜力。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度,识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型,适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法,以提升结果多样性。此外,它还能与大型语言模型协同工作,为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
Luotuo-Text-Embedding - 基于OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型
BERTGithubLuotuo EmbeddingOpenAI开源项目文本嵌入骆驼
Luotuo-Text-Embedding是一个从OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型。它基于BERT和GLM架构,将文本转化为1536维向量。该模型在文本可视化、相关性测试、模糊搜索和聚类等场景中表现优异。项目提供详细教程和可视化工具。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
AdalFlow - 打造和优化大语言模型任务流水线的轻量级、模块化应用库
AI库AdalFlowGithubLLM应用大语言模型开源项目模块化
AdalFlow是一个基于PyTorch设计模式的大语言模型(LLM)应用库,旨在帮助开发人员构建和优化任务流水线。这个库注重代码的可读性和模块化,能够灵活应对从聊天机器人到文本分类等不同的AI应用。AdalFlow支持用户根据自身的需求进行定制和迭代,提供一种清晰的流水线结构和基于组件的构建方式,使用户能够轻松理解和部署LLM工作流。
e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理
e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型,适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异,涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧,e5-small-v2仍能有效处理多种语言,为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。
pytextclassifier - PyTextClassifier:支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库
GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析
PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库,提供多种文本分类和聚类算法,支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类,设计简明易用,算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务,兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型,适合各类生产环境。
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